Representing School Success and Failure: Media Coverage of International Tests
Notice bibliographique
Résumé
It is through the media that audiences come to learn about the apparent successes and failure of the education system. Despite this power, the connection of the media to educational leadership and policy making is often given little attention in determining the forces at play in evaluating what happens in schools. Using a critical discourse analysis of media coverage concerning the 1999 Trends in Mathematics and Science Study (TIMSS) and the 2000 and 2003 Programme for International Student Assessment (PISA), the author argues that the media interpreted these test results in concert with business and electoral elites as a ‘failure of marginalized students,’ rather than a failure of society to address systemic discrimination. The media coverage of such failures presents solutions provided by business and government as common sense. Consequently, alternative framings, for example, as to what a successful education system would look like to people who are judged school failures based on the tests are never sought. There is also no discussion of the ways in which the PISA and TIMSS tests are constructed to favor the knowledge of dominant interests and ignore that which is outside this realm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».